La commande prédictive à base de modèle (MPC) et les réseaux de neurones (NN), application à l’entrainement électrique et aux convertisseurs de puissance

Abstract

L’objectif principal de ce sujet est d’étudier et implémenter la commande prédictive à base du model (MPC) puis à base des réseaux de neurones appliqué à l’entrainement électrique et aux convertisseurs de puissance pour améliorer les performances de nos systèmes. Nous commençons notre étude par un état de l’art sur les convertisseurs matriciels et sur la commande prédictive en présentant quelques topologies du MC, quelques applications de la commande prédictive et ses améliorations et finalement un aperçu sue les réseaux de neurones artificiels. Ensuite, la commande prédictive du courant à base du modèle (MPCC) puis à base des réseaux de neurones artificiels a été appliquée à une charge RL alimentée par un onduleur au premier temps, et puis par deux topologies du MC. Ensuite la commande prédictive à base du modèle (MPTC) et ANN-MPTC a été aussi appliquée sur une machine à induction alimentée par un onduleur triphasé. Une comparaison entre les deux commandes proposées a été établie pour chaque essai.